• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.10
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• pp.29-38
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• 2021

Purpose: This is a study to design an optimal Edutech teaching-learning platform model that can be linked with various types of LMS to activate e-learning. Methods: For this purpose, the contents of e-learning systems that can be used in the 4th industrial technology of cyber universities and general universities were cross-sectionally analyzed. Results: Cyber universities relied entirely on LMS, and general universities supplemented and utilized different Edutech methods for each professor such as Google Classroom, Zoom video communication, and YouTube in addition to LMS. It was considered that it would be meaningful to provide a minimal algorithm mapping to LMS to share metadata such as Google and YouTube for the Edutech teaching and learning platform model. Conclusion: Therefore, this study is expected to contribute to the improvement of teaching methods and academic achievement through the LMS-based Edutech teaching and learning platform model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.150-160
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• 2007

In the actual classroom the so-called flow learning is able to motivate the students through face-to-face feedback, and to meet their needs for educational achievement. By contrast, the so-called e-learning method falls short of the satisfactory level of real-life interaction, which makes many learners drop out or give up on their learning. In order to better the e-learning environment, this study presents a dialogue-based feedback system that improves the flow learning of the learners' in the classroom. This newly developed system was applied at the actual school. The result is that the experimented group improved its flow learning, compared with the controlled group. In the former group, each individual showed some consciousness of objective and challenge following the concrete feedback. That is to say, this system enhances the attitude of an active participation and induces the flow learning, thanks to the dialogue-based feedback and the sustained interest in learning. In conclusion, the significance of this study lies in suggesting the direction of a new learning method development in the e-learning environment.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.44 no.2
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• pp.105-118
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• 2023

In this study, we predicted the presence of fog with a one-hour delay using the XGBoost DART machine learning algorithm for Andong, which had the highest occurrence of fog among inland stations from 2016 to 2020. We used six datasets: meteorological data, agricultural observation data, additional derived data, and their expanded data. The weather phenomenon numbers obtained through naked-eye observations and the visibility distances measured by visibility meters were classified as fog [1] or no-fog [0]. We set up twelve machine learning modeling experiments and used data from 2021 for model validation. We mainly evaluated model performance using recall and AUC-ROC, considering the harmful effects of fog on society and local communities. The combination of oversampled meteorological data features and the target induced by weather phenomenon numbers showed the best performance. This result highlights the importance of naked-eye observations in predicting fog using machine learning algorithms.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.5
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• pp.749-756
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• 2005

In the near future, we can access the information whenever we want, wherever we use because almost devices in ubiquitous environment are connected by either wired or wirelss networks. Especially, u-Learning which emphasizes on pedagogical property is enable to improve learning abilities. As researches of the previous u-Learning, there have been learning by mobile devices such as PDAs as well as the smart classroom which makes the remote students participate in the existing class. However, these researches have not satisfied pedagogical, cooperative and ubiquitous properties yet. Thus we suggest the framework for both local and mobile classroom, which can make the properties easy to satisfy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.757-760
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• 2004

유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.27-33
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• 2006

In the near future, we can access information which we want, whenever we want, wherever we use. Because almost devices in ubiquitous environment are connected by either wired or wireless network. Especially, u-Learning emphasizing on pedagogical property is enable to improve learning abilities. As researches of the previous u-Learning. there have been learning by mobile devices such like PDAs as well as the smart classroom, which makes the remote students participate in the existing class. However, these researches have not satisfied pedagogical, cooperative and ubiquitous properties yet. Thus we suggest the framework for both local and mobile classroom, which can make the properties easy to satisfy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.41-42
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• 2023

인구 밀집도가 높은 곳에서의 안전사고 대응과 이에 대한 예방을 위한 기술 및 해결 방안의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위한 기존의 기술들은 지능형 CCTV 기반의 경고 알림을 울리는 방식과 스마트폰의 신호를 수집하여 유동인구를 측정하는 기술 등이 사용되고 있다. 그러나 군중 밀집 사고의 원인인 병목현상과 군중 난류 현상까지 대응하지는 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV로부터 수집된 영상 정보만으로 딥러닝 영상인식 기술을 이용하여 병목현상이 일어나기 쉬운 출입구의 유·출입 인구 카운팅과 광장의 밀집도 분석을 디지털 트윈 기반으로 실시하고 이를 통해 위험 상황 발생 시 출입구의 통제와 대피를 위한 안내가 가능한 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 유동 인구가 많고 인구의 급격한 밀집으로 인해 발생할 수 있는 안전사고의 예방과 이를 해결하기 위한 통제 및 안내를 위한 대처 방법으로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.75-77
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• 2021

다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.31-32
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• 2021

신종 코로나바이러스 감염증(Coronavirus disease 2019; COVID-19)이 빠르게 확산됨에 따라 세계적인 전염병 대유행인 팬데믹(Pandemic)으로 선언되었다. 감염자들은 꾸준히 증가하고 있고 최근에는, 무증상 감염자들이 나타나고 있어 의심 환자를 조기에 판단하고 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 흉부 방사선 검사(chest Radiography; CXR) 영상을 딥러닝(Deep Learning)하여 정상인, 폐렴 환자, 코로나바이러스 감염자를 분류할 수 있도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.547-549
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• 2022

최근 소비경제의 폭발적 성장과 더불어 쓰레기로 인해 우리 생활 주변은 물론 해양까지 환경오염이 점점 심각해지고 있다. 그에 따른 재활용 시스템의 필요성이 높아지고 있으며, 지속 가능한 발전을 위해 세계적으로 환경을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 AI 기술을 적극적으로 활용하여 분리수거가 아닌, 페트병을 재활용하는 과정을 집중적으로 개선한다. 이를 통하여, 페트병이 원인인 환경오염을 해결할 뿐만 아니라 고급 재활용 원료를 생산할 수 있게 하여 경제적인 효과도 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.